Circuitos neurais simples compostos por duas populações de neurônios em interação exibem uma capacidade notável para acomodar múltiplas ressonâncias não lineares organizadas em diagramas incrivelmente diversos e intrigantes. A figura mostra os diagramas de travamento de seis circuitos diferentes ajustados para exibir essa propriedade. Quando conduzido por entrada periódica, os circuitos podem ser arrastados nos diferentes regimes subharmônicos indicados por cores diferentes. Nestes circuitos, pequenas modulações da entrada periódica podem resultar em ritmos estáveis qualitativamente diferentes. Isso fornece uma estratégia para obter uma diversidade de formas de onda com múltiplas escalas de tempo a partir da interação não linear das populações neurais e sua dinâmica intrínseca. Crédito:Leandro Alonso
Os pesquisadores que estudam o cérebro há muito tempo se interessam por suas oscilações neurais, a atividade elétrica rítmica que desempenha um papel importante na transmissão de informações dentro dos circuitos neurais do cérebro. Em ratos, foi demonstrado que as oscilações na região do hipocampo do cérebro codificam informações que descrevem a posição do animal em um espaço físico. Em humanos, oscilações neurais são freqüentemente estudadas em relação à epilepsia e vários distúrbios do sono, embora ainda haja dúvidas sobre sua função precisa.
Para neurocientistas computacionais, que estudam como diferentes estruturas no cérebro processam informações, uma faceta interessante dessa atividade é a capacidade do tecido neural de responder a estímulos externos com diferentes tipos de oscilações.
"Essas diversas respostas fundamentam várias questões importantes na neurociência, "explicou Leandro Alonso, neurocientista computacional e ex-bolsista de pós-doutorado na Rockefeller University em Nova York. "Como o mesmo tecido neural faz coisas diferentes em momentos diferentes? Como a informação é alterada pelas conexões e dinâmica intrínseca do circuito neural?"
Trabalhando com o modelo Wilson-Cowan, um modelo amplamente utilizado em neurociência computacional que descreve a atividade média de populações de neurônios interconectados, Alonso projetou uma nova ferramenta matemática para ajudar outros neurocientistas a explorar o amplo espectro de respostas possíveis a partir de um circuito neural simples.
Alonso explica suas descobertas nesta semana no jornal Caos .
"É útil na modelagem de conceitos em neurociência ter um sistema que produzirá uma ampla gama de comportamentos para pequenas mudanças em um parâmetro de controle, pois isso pode ajudar a oferecer alguns insights sobre como o mesmo tecido neural exibe diferentes respostas, "Alonso disse, cuja pesquisa foi financiada por uma bolsa da Fundação Leon Levy.
O modelo de Alonso baseia-se em um conceito matemático denominado "oscilador não linear". Quando osciladores, quantidades que estão em um estado de flutuação repetitiva, são lineares, o oscilador responde a uma entrada externa refletindo seu ritmo ou frequência. Em contraste, com osciladores não lineares, a frequência da resposta oscilatória varia da frequência da entrada. Freqüentemente, também podem ser observadas diferenças na forma das oscilações da resposta.
Embora a oscilação não linear não seja específica da neurociência, Alonso ficou agradavelmente surpreso com o quão bem ele se integrou ao modelo Wilson-Cowan para oferecer alguns insights sobre como os neurônios podem ser conectados de forma que produzam uma gama diversificada de oscilações quando estimulados.
"Quando você observa a complexidade dos fenômenos oscilatórios no cérebro, parece razoável supor que pode ser explicado por um sistema igualmente complexo que está subjacente a essas oscilações, "Alonso disse." Seja este o caso ou não, é interessante que um circuito simples com apenas duas populações de neurônios interconectados pode produzir um repertório de atividades igualmente diverso. "
Em seu artigo, Alonso inclui uma série de "diagramas de bloqueio" coloridos que representam visualmente a variedade de respostas possíveis como parâmetros do estímulo externo, como sua frequência e amplitude, são sutilmente mudados.
"As diferentes cores mostram como a frequência da resposta mudou, "Alonso explicou.
Alonso, que começou a estudar as oscilações não lineares de neurônios durante o treinamento no Laboratório de Sistemas Dinâmicos da Universidade de Buenos Aires, acredita que seu modelo pode ajudar outros neurocientistas computacionais a trabalhar em seus próprios modelos.
"Espero que o procedimento seja útil para derivar os parâmetros dos circuitos neurais, como suas conectividades, de modo que uma oscilação de entrada irá desencadear vários tipos diferentes de respostas, "disse Alonso." Também é possível que a discussão mais ampla das oscilações não lineares possa ser útil para os cientistas que examinam outros sistemas biológicos que exibem respostas dinâmicas comparáveis. "
O próximo projeto de pesquisa de Alonso será investigar as propriedades de sistemas que possuem vários circuitos neurais com essas propriedades conectadas entre si.
